På ett seminarium vid Centrum för affärssystem presenterade
nyligen professor Sudha Ram från University of Arizona sin
senaste forskning på twitterflöden från nyhetsbyråer. Stora data från små källor, och ett bra exempel på hur spännande forskningen på området är just nu. Med amerikanskt fokus hade man tittat på de tolv största nyhetsbyråernas twitterflöden det senaste halvåret, och analyserat hur nyheter sprider sig genom re-tweets och sträcker sig utåt från källan i såväl tid och rum.

Det visade sig att de olika byråernas nyheter hade helt olika spridningsmönster, med stora variationer i såväl hastighet som relationsmässiga avstånd. Man kunde identifiera kritiska vidareförmedlare, och fick därmed ett underlag för vad som egentligen avgör hur nyheter sprids via sociala media.

Ett av de många områden där den sortens analys är värdefull är i skiftet från prenumerationsbaserade affärsmodeller till en mer dynamisk prissättning av specifikt innehåll. Fler och fler delar digitalt innehåll och försörjer sig med nyheter via nätet, branschen förstår att man behöver hitta en ny affärsmodell – men prissättningsmässigt har man haft svårt att hitta rätt.

Så, baserat på tidiga indikationer kring spridningsmönster skulle man kunna leka med en dynamisk prissättning, som antingen driver på eller saktar ned spridningen baserat på satta avkastningskrav. Jag har tidigare skrivit om sådana tankar med bland annat Value Creation Model som förebild – men hur kommer det sig att man inte redan nu gör det? (Eller är det så att man lyckas lura oss forskare när vi går ut och gör våra studier? Att ni i själva verket är lika bra som forskarna i Arizona på att nyttja den information som er digitala närvaro skapar?)

Sudha Rams relativt enkla analys skapade ett underlag för bättre beslut kring prissättning, organisering, marknadsföring. Allt baserat på data som är fritt tillgängliga, om man bara vill.
I mina ögon är den sortens analys något en CIO borde se till att driva igenom. Det är CIO:n som borde ha förståelsen kring
vilka data som finns tillgängliga, och hur de kan användas.

Men det kan ju också vara så
att man inte har någon särskild
användning av den sortens data. Att man bara har en ytterst
begränsad närvaro i sociala medier, och förbehåller sig rätten att utesluta detta ur ekvationen. Spontant känns det dock
tveksamt, särskilt med tanke på hur lätt det skulle vara att
testa. Så hur ser det ut hos dig – har du sett storheten i
era data från sociala media?